Cloudera hat Cloudera Anywhere Cloud vorgestellt , eine hybride Daten- und KI-Plattform, die für die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung produktionsreifer Workloads in öffentlichen Clouds, systemeigenen Umgebungen und privaten On-Premise-Infrastrukturen entwickelt wurde. Die Plattform kann als eigenständige Lösung eingesetzt oder direkt in bestehende Data Lakes von Unternehmen integriert werden. Sie bietet eine zentrale Steuerungsebene für automatisiertes Management, modulare Servicebereitstellung und einheitliche Daten-Governance, ohne dass eine Datenmigration aus lokalen Speicherebenen erforderlich ist.
Architekturübersicht und Workload-Mobilität
Cloudera Anywhere Cloud nutzt eine modulare, entkoppelte Architektur, die Rechendienste von der zugrunde liegenden Speicherinfrastruktur trennt. Dieses Design ermöglicht es technischen Teams, unabhängige Analyse-Engines wie Apache Spark, Apache Kafka und Trino sowie benutzerdefinierte Open-Source- oder Drittanbieter-Engines über vorgefertigte Vorlagen des Self-Service-Marktplatzes bereitzustellen. Das System verbindet diese verteilten Rechen-Engines über heterogene Infrastrukturen hinweg mithilfe von Standard-APIs, dem offenen Tabellenformat von Apache Iceberg und dem Polaris-Katalog. Dadurch werden proprietäre Datenformate und der Aufwand für die benutzerdefinierte Integration vermieden.
Leistungsengpässe in der Infrastruktur und komplexe Anforderungen an den Datenstandort führen häufig zu Verzögerungen bei KI-Projekten in Unternehmen, insbesondere beim Übergang von der Pilotphase in den Produktivbetrieb. Cloudera verweist auf eine aktuelle Studie, der zufolge 73 Prozent der IT-Leiter der Ansicht sind, dass Einschränkungen der Infrastrukturleistung operative Initiativen behindert haben. Cloudera Anywhere Cloud begegnet dieser operativen Verzögerung durch die Möglichkeit der lokalisierten Workload-Platzierung. Anwendungen laufen dort, wo es die geschäftlichen, regulatorischen oder Hardware-Anforderungen vorgeben. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, große Datensätze zwischen verschiedenen Umgebungen zu replizieren oder zu übertragen.
Governance, agentenbasierte Automatisierung und Kontrolle
Die Plattform integriert native Zero-Trust-Sicherheitskontrollen für verteilte Speicher- und Rechenknoten. Dieses Framework gewährleistet die Nachverfolgbarkeit von Daten, Zugriffsbeschränkungen und die kontinuierliche Einhaltung von Richtlinien über alle Cloud-Ebenen hinweg – von privaten bis hin zu öffentlichen Clouds. Bereitstellungen übernehmen automatisch bestehende Unternehmensrichtlinien, um Datensouveränität und geistige Eigentumsrechte zu schützen.
Um den täglichen Betrieb zu vereinfachen, hat Cloudera einen agentenbasierten Copiloten in die Steuerungsschnittstelle integriert. Dieser Copilot übersetzt Anweisungen in natürlicher Sprache in ausführbare operative Aufgaben, wie beispielsweise das Starten von Rechenkernen, das Konfigurieren von Infrastrukturressourcen und das Orchestrieren durchgängiger Datenpipelines in verbundenen Umgebungen.
„KI für Unternehmen hat das reine Public-Cloud-Modell längst hinter sich gelassen“, so Leo Brunnick, Chief Product Officer bei Cloudera. „Unternehmen sollten nicht zwischen Innovation und Kontrolle wählen müssen. Cloudera Anywhere Cloud bringt die Geschwindigkeit und Flexibilität der Cloud direkt zu den Unternehmensdaten. So können Unternehmen ihre KI-Initiativen beschleunigen und gleichzeitig die volle Kontrolle über ihre Daten und ihr geistiges Eigentum behalten – und das alles bei optimierten Kosten für Infrastruktur, Token und Geschäftsmodelle.“
Mit dieser Produkteinführung baut Cloudera seine jüngsten Infrastrukturoffensiven aus, darunter die gemeinsame KI-Factory-Plattform mit VAST Data . Cloudera präsentiert Cloudera Anywhere Cloud diese Woche auf seiner EVOLVE-Veranstaltung in Singapur.
GPU-beschleunigtes Spark über NVIDIA cuDF
Parallel zum Plattformstart kündigte Cloudera die native GPU-Beschleunigung für Apache Spark 4.1 in Cloudera Data Engineering an, basierend auf der cuDF CUDA-X-Bibliothek von NVIDIA. Das cuDF-Plug-in beschleunigt bestehende Spark-Pipelines, ohne dass Änderungen am PySpark- oder SQL-Code erforderlich sind. Cloudera positioniert dies als Möglichkeit, KI-fähige Daten schneller aufzubereiten und gleichzeitig die Kosten für Cloud-Computing zu senken. Es ist in Cloudera Data Engineering als Teil von Anywhere Cloud enthalten.
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